## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 1 Nomor 2, Desember 2018 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.302

## SISTEM PAKAR BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING  UNTUK MENENTUKAN NUTRISI YANG TEPAT BAGI IBU HAMIL

## WEB-BASED EXPERT SYSTEM USING BACKWARD CHAINING METHOD FOR DETERMINING THE RIGHT NUTRITION FOR PREGNANT WOMAN

## Yuvi Darmayunata
Universitas Lancang Kuning yuvidarmayunata@unilak.ac.id

## ABSTRACT
Expert System is a computer-based system that uses knowledge, facts and reasoning techniques in solving problems that normally can only be solved by an expert in the field. Many cases can be used as research in  Expert  Systems,  one  diagnosis  of  proper  nutrition.  In  this  study  we  will  design  an  expert  system  to diagnose the type of proper nutrition for pregnant women. Determining the proper nutrition for pregnant women is important to note because it causes birth defects and infant mortality. In this study, the system uses the Backward Chaining method in determining the proper nutrition for pregnant women. This system can  provide  the  right  solution  for  pregnant  women.  This  application  is  made  to  the  programming language PHP and MySQL as its knowledge base storage. System testing is done by matching the search process Backward Chaining in the decision tree to determine the proper nutrition for pregnant women at the design stage to the actual system that has been built.
Keywords : Expert System, diagnose, Backward Chaining, Nutrition, Pregnancy

## ABSTRAK
Sistem  Pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. Banyak kasus yang bisa dijadikan penelitian dalam Sistem Pakar, salah satunya diagnosa nutrisi yang tepat. Pada penelitian ini akan dirancang suatu Sistem Pakar yang dapat mendiagnosis jenis nutrisi yang tepat bagi ibu hamil. Menentukan nutrisi yang tepat bagi ibu hamil penting untuk diketahui karena  penyebab  kematian  dan  lahir  cacat  bayi.  Pada  penelitian  ini,  sistem  menggunakan  metode Backward  Chaining  dalam  menentukan  nutrisi  yang  tepat  bagi  ibu  hamil.  Sistem  ini  dapat  memberikan solusi  yang  tepat  bagi  ibu  hamil.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL sebagai penyimpanan basis pengetahuannya. Pengujian sistem ini dilakukan dengan mencocokkan proses Backward  Chaining  pada  penelusuran  pohon  keputusan  untuk  menentukan  nutrisi  yang  tepat  bagi  ibu hamil pada tahap perancangan dengan sistem sesungguhnya yang telah dibangun
Kata Kunci : Sistem Pakar, Diagnosa, Backward Chaining, Nutrisi, Hamil

## PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  teknologi, dikembangkan pula suatu sistem teknologi  yang  mampu  mengadopsi proses  dan  cara  berpikir  manusia  yaitu teknologi Artificial  Intelligence atau Kecerdasan  Buatan.  Kecerdasan  buatan atau artificial  intelligence merupakan bagian  dari  ilmu  komputer  yang membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik
yang  dilakukan  oleh  manusia. Artificial Intelliegence adalah  kecerdasan  buatan untuk  memecahkan  masalah  tertentu yang  juga  disebut  sebagai  sistem berbasis  pengetahuan.  Sistem  berbasis pengetahuan  mencakup  tugas,  domain tugas  dan  pengetahuan  engineer  untuk mewakili  pengetahuan  yang  tepat. Terjemahan pengetahuan berfokus pada desain terjemahan  komputer yang menangkap informasi dan dapat
digunakan  untuk  memecahkan  masalah yang sulit dan kompleks (Bahl &Kapoor, 2016). Sistem cerdas ( intelligent  system )  adalah  sistem  yang dibangun  dengan  menggunakan  teknik- teknik
artificial intelligence (Juriwansyah,  2014).  Sistem  Pakar adalah  sistem  berbasis  komputer  yang menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan teknik  penalaran  dalam  memecahkan masalah  yang  biasanya  hanya  dapat dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam bidang tertentu. Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam
menangani  era  informasi  yang  semakin canggih (Tarigan, 2014).
Sistem Pakar merupakan salah  satu  bagian  dari  Kecerdasan Buatan  yang  mengandung  pengetahuan dan  pengalaman  yang  dimasukkan  oleh satu  atau  banyak  pakar  ke  dalam  suatu area  pengetahuan  tertentu,  sehingga setiap  orang  dapat  menggunakannya untuk  memecahkan  berbagai  masalah yang bersifat spesifik.
Dalam penelusuran ini
menggunakan  metode  penalaran  runut balik  (Backward  Chaining).  Dalam runut  balik  penalaran  dimulai  dari konsekuen  ke  anteseden.  Runut  balik bekerja secara Backward untuk mendapatkan fakta-fakta yang mendukung hipotesa (Mukhtar & Samsudin,  2014).  Pada  penelusuran  ini menggunakan  metode  Depth  First Search
yang akan melakukan penelusuran  kaidah  secara  mendalam dari  simpul  akar  bergerak  menurun  ke tingkat  dalam  yang  berurutan  (Iriani,
2015). Runut balik (Backward Chaining) merupakan strategi pencarian yang arahnya kebalikan dari runut maju (Forward  Chaining).  Proses  pencarian dimulai  dari  tujuan,  yaitu  kesimpulan yang menjadi solusi permasalahan yang dihadapi.  Mesin  inferensi  mencari kaidah  kaidah  dalam  basis  pengetahuan
yang  kesimpulannya  merupakan  solusi yang  ingin  dicapai,  kemudian  dari kaidah  kaidah  yang  diperoleh,  masing- masing  kesimpulan  dirunut  balik  jalur yang  mengarah  ke  kesimpulan  tersebut (Tarigan, 2014; Al-Ajlan, 2015).
Kehamilan adalah fenomena alam dimana  wanita  hamil  menghadapi banyak  perubahan  fisik  dan  emosional internal  termasuk  untuk  mendukung jaringan  sebagai  pertumbuhan  plasenta, komposisi darah yang berubah, peningkatan  volume  darah  dengan volume  plasma  sekitar  1500  ml  dalam 34 minggu, juga massa sel darah merah meningkat  sekitar  200-250  ml  dan peningkatan  tersebut  lebih  besar  ketika suplemen  zat  besi  tambahan  diberikan, kapasitas  untuk  transportasi  oksigen dinaikkan  dengan  peningkatan  massa sel  darah  merah,  musim  gugur  ini mungkin  sebagian  disebabkan  oleh peningkatan  filtrasi  glomerulus  yang menyebabkan peningkatan ekskresi beberapa asam amino, beberapa vitamin dan  mineral  (Elhissi,  Sakka,  Mazen., and  Al-Khodari,  2012).  Pada  penelitian Indrawati  dan  Putranto  tahun  2011 merancang  sistem  pakar  untuk  ibu hamil  berbasis  web  untuk  mengetahui pemenuhan gizi nya.
Status  gizi  merupakan  aspek penting  dari  kesehatan  dan  kesehatan sebelum  dan  selama  kehamilan.  Di bawah  gizi,  perempuan  memberikan kontribusi  20%  dari  kematian  ibu,  dan merupakan faktor risiko yang signifikan untuk bayi lahir mati, kelahiran prematur,  kecil  untuk  usia  kehamilan dan  jumlah  bayi  berat  lahir  rendah. Namun disebagian besar negara 10-20% dari  wanita  yang  kurus.  Perawakan pendek ibu mempertinggi risiko terhalang  tenaga  kerja,  fistula  obstetri dan  kematian  ibu,  Hasil  gadis  yang terhambat  sejak  kecil.  Hamil  obesitas (kelebihan  berat  badan)  dan  telah dikaitkan  dengan  dua  penyebab  utama
kematian ibu, hipertensi dalam
kehamilan  dan  kehamilan  diabetes mellitus,  serta  seluruh  spektrum  hasil kehamilan  yang  merugikan,  termasuk praktek  menyusui  yang  buruk.  Terkait anestesi komplikasi, kehamilan berkepanjangan,  infeksi  morbiditas  ibu. Kehamilan obesitas merupakan
penyebab  bayi  lahir  mati,  kematian janin  dan  neonatal,  dan  terlebih  lagi, melanggengkan epidemi obesitas karena anak-anak  perempuan  lebih  mungkin untuk  menjadi  gemuk  (Dean  dkk, 2014).  Nutrisi  memainkan  peran  utama dalam  kesehatan  ibu  dan  anak.  Status gizi ibu yang buruk terkait dengan hasil kelahiran  yang  merugikan.  Namun, hubungan  antara  gizi  ibu  dan  hasil kelahiran yang kompleks dan dipengaruhi oleh banyak faktor
biologis,  sosial  ekonomi,  dan  faktor demografi, yang bervariasi dalam populasi  yang  berbeda.  Memahami hubungan antara gizi dan kelahiran hasil ibu  dapat  memberikan  dasar  untuk mengembangkan  intervensi  gizi  yang akan  meningkatkan  hasil  kelahiran  dan kualitas  jangka  panjang  hidup  dan mengurangi  angka  kematian,  angka kesakitan, dan biaya perawatan
kesehatan.  Pada  penelitian  sebelumnya yaitu Cantika dkk (2016)  menggunakan metode backward chaining untuk menentukan  sistem  komposisi  nutrisi paka sapi.

## METODE PENELITIAN
Pada  tahap  metodologi  penelitian ini,  penulis  menggambarkan  alur  dari masing-masing langkah dalam penyusunan  penelitian  ini  dari  awal hingga akhir informasi yang didapatkan. Agar  hasilnya  bisa  maksimal,  tentunya harus mengikuti kaidah-kaidah (metode) yang telah ditetapkan. Metode penelitian  ini  memuat  tentang  kerangka kerja  penelitian  yang  akan  dibahas  di bawah ini.
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas metodologi penelitian untuk mengidentifikasi  permasalahan,  analisa permasalahan dan pada akhirnya mencari penyelesaian masalah di  dalam menentukan  nutrisi  yang  tepat  bagi  ibu hamil.
Gambar. 1 Kerangka Kerja Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang dilakukan adalah:

## Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  dilakukan  studi literatur,  yaitu  dengan  mengumpulkan teoriteori  yang  diperoleh  dari  buku- buku,  artikel,  dan  karya  ilmiah  dari internet  tentang  konsep  dan  teori  dasar sistem  pakar  dan  bagaimana  cara  kerja metode backward chaining dalam melakukan  diagnosis  nutrisi  yang  tepat bagi ibu hamil.

## Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses pegumpulan  data  yang  diperoleh  dari wawancara  kepada  pakar,  yaitu  dokter kandungan.  Data  yang  dikumpulkan berupa gejala-gejala, jenis-jenis
kandungan  gizi  atau  nutrisi  yang  akan dikumpulkan ke dalam sistem database.

## Perancangan
Pada tahap ini, dilakukan
perancangan  desain  aplikasi  sistem pakar  untuk  mendiagnosis  kebutuhan nutrisi atau gizi. Termasuk di dalamnya yaitu  perancangan  sistem  database, membuat  tree  diagram  dan  flowchart, perancangan  data,  dan  perancangan antar muka.

## Pengkodean
Pada  tahap  ini,  sistem  yang  telah dirancang  kemudian  diimplementasikan ke  dalam  bentuk  coding  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database server  MySQL.  Pada  tahap  ini  juga diterapkan cara kerja algoritma menggunakan
metode backward chaining.

## Pengujian dan Perbaikan
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dibangun  dengan  menggunakan  data- data yang telah ada. Hasil pengujian ini kemudiandijadikan dasar untuk membuat perbaikan-perbaikan yang diperlukan  untuk  menghasilkan  sistem seperti yang diharapkan.

## Penyusunan Laporan
Pada tahap ini, dilakukan
penyusunan  laporan  hasil  analisis  dan perancangan
HASIL DAN PEMBAHASAN Analis Knowledge Base Tahap selanjutnya melihat prosedur bidan dalam melakukan pemeriksaan  pada  ibu  hamil  untuk memperoleh  datanya.  Data  diambil  dari wawancara  dan  observasi  dari  para  ahli yaitu  Klinik  Pratama  Sarinah  dan beberapa orang bidan.
Tabel 1. Gejala Kekurangan Gizi
Tabel. 2 Daftar Kandungan Gizi Tabel 3. Tabel Bobot
Untuk masing-masing area gejala, terdapat  juga  5  aturan  kaidah  produksi gejala  penyakit  dalam  bentuk IF-THEN rules .  Tabel  3.4  berikut  ini  merupakan
tabel  pembentukan rule dari  Sistem Pakar yang akan dibangun:
Tabel 4. Pembentukan Rule
Dari  data  analisis  pengetahuan, selanjutnya  data  tersebut  dibuat  dalam bentuk pohon keputusan, seperti gambar 2:

## Gambar. 2 Pohon Keputusan Menentukan Nutrisi Yang Tepat Bagi Ibu Hamil
Pada  gambar  2  menjelaskan tentang  gejala-gejala  dari  kandungan gizi  yang  ada,  setiap  kandungan  gizi akan  menunjukkan  ke  gejala-gejala yang  sudah  ditetapkan  seperti  P1  = A1,A2,A3,  sesuai  dengan  bobot  yang sudah diberikan pada tabel 3.

## Gambar. 3 Tree Diagram Menentukan
Nutrisi yang Tepat Bagi Ibu Hamil
Dari  pohon  keputusan  di  atas, didapat rule untuk  menentukan  gejala kekurangan karbohidrat. IF kekurangan karbohidrat THEN badan  mudah  lesu,
letih, dan cepat capek AND tidak bersemangat AND berat  badan  tidak normal Solusi: Penyakit :Kekurangan Karbohidrat Definisi  :Seorang  wanita  selama kehamilan memiliki kebutuhan  energi yang meningkat. Energi ini digunakan untuk pertumbuhan janin, pembentukan plasenta, pembuluh  darah,  jaringan payudara, cadangan lemak, perubahan metabolisme yang terjadi dan pertumbuhan jaringan yang  baru.  Selain  itu, tambahan kalori dibutuhkan  sebagai  tenaga untuk  proses  metabolisme jaringan baru. Namun dengan adanya A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A 1 0 A 1 1 A 1 2
P 1 P 2 P 3 P 4 P 5
pertambahan kebutuhan kalori  ini  tidak  lantas menjadikan ibu hamil terlalu banyak makan. Tubuh ibu hamil memerlukan sekitar 80.000  tambahan  kalori pada kehamilan. Dari jumlah  tersebut,  berarti setiap  harinya  sekitar  300 tambahan kalori dibutuhkan ibu hamil. Pilihan Nutrisi :Pilihan yang dianjurkan adalah karbohidrat kompleks seperti roti, serealia, nasi dan pasta.

## Backward Chaining
Konsep Backward Chaining
dimulai  dari  pencarian  solusi  dari kesimpulan kemudian menelusuri fakta- fakta  yang  ada  hingga  menemukan solusi  yang  sesuai  dengan  fakta-fakta yang  diberikan  oleh user. Dalam menganalisis  problem,  maka  komputer berusaha  memenuhi  syarat  dari  posisi “JIKA”  pada rule yang  konklusinya merupakan goal atau  premis  dari rule lain. Mesin inferensi mengandung suatu mekanisme  pola  pikir  dan  penalaran yang  digunakan  dalam  menyelesaikan suatu masalah, dalam hal ini bagaimana sistem dapat mengambil suatu kesimpulan berdasarkan hasil perbandingan  antara input -an user (ibu hamil)  dengan  nilai  normal  yang terdapat pada sistem dan antara input -an user terhadap  gejala-gejala  penyakit yang  diderita  dengan  pengetahuan penyakit yang telah disimpan.
Rule 1 IF P1 THEN A1 = TRUE AND

## A2 = TRUE AND A3 = FALSE
AND A4  = FALSE  AND A5 =
FALSE AND A6 = TRUE
Rule 2 IF P2 THEN A1 = TRUE AND A2 = TRUE AND A3 = FALSE AND A4 =  TRUE  AND A5 =

## FALSE AND A6 = TRUE AND
A7 = TRUE AND A8 = FALSE AND A9 = FALSE AND A10 = FALSE  AND A11  = TRUE
AND A12 = TRUE

## Rule 3 IF P3 THEN A7 = TRUE AND
A8 = FALSE AND A9 = TRUE AND A10 = TRUE AND A11 = FALSE AND A12 = TRUE
Rule 4 IF P4 THEN A1 = TRUE AND A2 = FALSE AND A3 = TRUE
AND A4  = TRUE  AND A5  = TRUE AND A6 = FALSE AND A7 =  FALSE  AND A8 = FALSE AND A9 = FALSE AND
A10 =  FALSE  AND A11  = TRUE AND A12 = FALSE
Rule 5 IF P4 THEN A2 = TRUE AND A3  = TRUE  AND A4  = TRUE
AND A5  = FALSE  AND A6  = FALSE  AND A7 =  FALSE AND A8 =  TRUE  AND A9  = FALSE  AND A10 =  TRUE AND A11  = FALSE  AND A12 = FALSE
Dengan metode Backward Chaining mendahulukan goal -nya  lalu menelusuri  gejala  tersebut  sehingga mendapatkan goal tersebut.
START Data Ibu Hamil & Gejala Penyakit Gejala ke – I Rule ke - I Cari penyakit yang memiliki gejala yang sama I := I + 1 Gejala ke – I Rule ke - I Gejala = 0 Gejala = Rule Diagnosa & Terapinya T Y T Y Y Y END Gejala ke – I Rule ke - I Cari penyakit yang memiliki gejala yang sama I := I + 1 Gejala ke – I Rule ke - I Gejala = 0 T Y Tidak dapat didiagnosa T Y Gejala ke – n Rule ke - n Cari penyakit yang memiliki gejala yang sama I := I + 1 Gejala ke – n Rule ke - n Gejala = 0 T T Y T Gambar. 4 Flowchart Mesin Inferensi Backward Chaining

## Design Antarmuka
Gambar. 5 Halaman Data Manajemen Analisa
Gambar. 6 Halaman Pilih Gejala
Gambar. 7 Halaman Entri Penyakit dan Solusi Gambar 8 Halaman Solusi

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil dari Sistem Pakar berbasis web
menggunakan Backward Chaining dalam  menentukan  nutrisi  yang  tepat bagi  ibu  hamil  berdasarkan  analisa  dan pengujian adalah :
1. Analisa  permasalahan  nutrisi  yang tepat  bagi  ibu  hamil  bisa  dilakukan dengan baik berdasarkan hasil observasi  dan interview dengan pakarnya.
2. Penerapan metoda Backward Chaining  dalam  menentukan  nutrisi yang  tepat  bagi  ibu  hamil  dapat diterapkan  dan  menghasilkan  solusi yang  tepat  sesuai  dengan  gejala- gejala yang dipilih.
3. Implementasi metode Backward Chaining  berbasis  web  sudah  dapat digunakan untuk mendiagnosa nutrisi yang  tepat  bagi  ibu  hamil  dan memberikan solusi yang tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Ajlan,  A.  (2015).  The  Comparison between  Forward  and  Backward Chaining. International Journal of Machine Learning and Computing,  5 (2) Bahl,  N.,  &  Kapoor,  N.  (2016). Comparative  Study  of  Forward and Backward Chaining in Artificial Intelligence. International Journal Of Engineering And Computer Science, 5 (4), 16239-16242 Cantika, Y. E., Witanti, W., & Renaldi, F.  (2016).  Sistem  Penentuan Komposisi  Nutrisi  Pakan  Sapi Dengan Backward Chaining. Prosiding SNST ke-7 Tahun 2016 Dean, S. V., Lassi, Z. S., Imam, A. S. & Bhutta, Z. A. (2014). Preconception  Care:  Nutritional Risks and Interventions. Reproductive Health, 11 (3) Elhissi,  J.  H.,  El  Sakka,  M.  A.,  &  Al- Khodari,  O.  A.  (2012).  Effect  of Maternal  Malnutrition  on  Infant Birth Weight in Gaza Governance. Journal  of  Al  Azhar University Gaza (Natural Sciences), 14 , 85-110 Indrawaty, N., & Putranto, S. J. (2011). Sistem  Pakar  untuk  Mengetahui Pemenuhan  Gizi  dan  Deteksi Awal Kesehatan Ibu Hamil Berbasis  Web .  229  Konferensi Nasional Sistem Informasi 2011 Iriani,  S.  (2015).  Penerapan  Metode Backward  Chaining  pada  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tulang Manusia. IJNS  –  Indonesian Journal on Networking and Security, 4 (1) – ijns.apmmi.org Juriwansyah,  I.  (2014).  Perancangan Aplikasi  Web  untuk  Deteksi Penyakit Paru-Paru dengan Inference  Forward  Menerapkan. Pelita  Informatika  Budi  Darma,
3 (3)
Mukhtar,  N.,  &  Samsudin.  (2014). Sistem  Pakar  Diagnosa  Dampak
Penggunaan Softlens Menggunakan  Metode  Backward Chaining. Jurnal Buana Informatika, 6 (1), 21-30 Tarigan,  A.  F.  (2014).  Sistem  Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal  dengan  Metode  Backward
Chaining. Jurnal TIMES, 3( 2), 25- 29